Statistiken und Big Data lagrange-multipliers

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Der Beweis äquivalenter Formeln der Gratregression

Ich habe die beliebtesten Bücher zum statistischen Lernen gelesen 1- Die Elemente des statistischen Lernens. 2- Eine Einführung in das statistische Lernen . Beide erwähnen, dass die Gratregression zwei äquivalente Formeln hat. Gibt es einen nachvollziehbaren mathematischen Beweis für dieses Ergebnis? Ich habe auch Cross Validated durchlaufen , kann dort …

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KKT in aller Kürze grafisch

Zielsetzung Bestätigen Sie, ob das Verständnis von KKT korrekt ist oder nicht. Weitere Erklärungen und Bestätigungen finden Sie auf KKT. Hintergrund Der Versuch, die KKT-Bedingungen zu verstehen, insbesondere die komplementären, die in SVM-Artikeln immer aus heiterem Himmel auftauchen. Ich brauche keine Liste abstrakter Formeln, sondern eine konkrete, intuitive und grafische …

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LASSO-Beziehung zwischen

Mein Verständnis der LASSO-Regression ist, dass die Regressionskoeffizienten ausgewählt werden, um das Minimierungsproblem zu lösen: minβ∥y−Xβ∥22 s.t.∥β∥1≤tminβ‖y−Xβ‖22 s.t.‖β‖1≤t\min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 \ \\s.t. \|\beta\|_1 \leq t In der Praxis wird dies mit einem Lagrange-Multiplikator durchgeführt, wodurch das Problem gelöst werden muss minβ∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1minβ‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1\min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1 …

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Warum sind die Lagrange-Multiplikatoren für SVMs spärlich?

Ich habe gelesen, dass für den Maximal Margin Classifier SVM nach Lösung des dualen Problems die meisten Lagrange-Multiplikatoren Nullen sind. Nur diejenigen, die den Unterstützungsvektoren entsprechen, erweisen sich als positiv. Warum ist das so?

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Als «lagrange-multipliers» getaggte Fragen